[发明专利]一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取盾构传感器采集的原始数据；

对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；

对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；

将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；

将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；

将所述训练集作为输入量代入到支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；

根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据，具体包括：

当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比小于设定值时，对这部分数据进行清除，得到清除后的数据；

当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比大于设定值时，对这部分数据采用插值填充方法填补修正数据，得到填补后的数据；

根据所述清除后的数据和所述填补后的数据，得到清洗数据。

3.根据权利要求1所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据，具体包括：

采用工程经验或相关变量筛选方法去除清洗数据中的无关参数数据，得到预处理数据。

4.根据权利要求1所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述根据所述地质识别模型识别盾构施工地质，具体包括：

在识别的地质有两类的情况下，根据所述地质识别模型选择AUC作为模型评价指标，所述AUC表示ROC曲线下的面积；

在识别的地质有三类或以上时，根据所述地质识别模型选择准确率作为模型评价指标。

5.一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取盾构传感器采集的原始数据；

清洗模块，用于对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；

预处理模块，用于对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；

分类模块，用于将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；

结合模块，用于将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；

模型建立模块，用于将所述训练集作为输入量代入到支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；

识别模块，用于根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。

6.根据权利要求5所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别系统，其特征在于，所述清洗模块，具体包括：

清除单元，用于当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比小于设定值时，对这部分数据进行清除，得到清除后的数据；

填补单元，用于当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比大于设定值时，对这部分数据采用插值填充方法填补修正数据，得到填补后的数据；

结合单元，用于将所述清除后的数据和所述填补后的数据结合，得到清洗数据。

7.根据权利要求5所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别系统，其特征在于，所述预处理模块，具体包括：

预处理单元，用于采用工程经验或相关变量筛选方法去除清洗数据中的无关参数数据，得到预处理数据。

8.根据权利要求5所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别系统，其特征在于，所述识别模块，具体包括：

AUC评价单元，用于在识别的地质有两类的情况下，根据所述地质识别模型选择AUC作为模型评价指标，所述AUC表示ROC曲线下的面积；

准确率评价单元，用于在识别的地质有三类或以上时，根据所述地质识别模型选择准确率作为模型评价指标。